基于近似熵的电力系统负荷预测误差分析.pdf

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1、第44卷第23期电力系统保护与控制、，01．44NO．232016年12月1日PowerSystemProtectionandControlDec．1．2016D0I：l0．7667／PSPC152071基于近似熵的电力系统负荷预测误差分析杨茂，董骏城，罗芫，赵伟男(1．东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012；2．国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司辽宁抚顺113000；3．国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司，黑龙江大庆163000)摘要：为深入探究负荷时间序列预测误差的影响因素，提高负荷预测精度，提出近似熵算法，用于定量刻画负荷时间序列的规律性，全面认识负荷预测

2、误差的成因。采用近似熵算法对负荷时间序列进行分析，确定其规律性的强弱。在此基础上，针对负荷时间序列的规律性与预测误差之间的关系进行研究。算例分析结果表明，近似熵算法可以有效刻画负荷时间序列的规律性，且负荷时问序列的规律性与其预测误差之间有着较强的相关性，证明了方法的正确性和有效性。关键词：负荷时间序列；负荷预测；规律性；近似熵；预测误差StudyofpowersystemloadforecastingerrorsbasedonapproximateentropyYANGMao，DONGJuncheng，LUOYuan，ZHAOWeinan(1．SchoolofElectr

3、icalEngineering，NortheastDianliUniversity，Jilin132012，China；2．FushunPowerSupp~Bureau，StateGridLiaoningElectricPowerLtd．，Fushun113000，China；3．DaqingPowerSupplyBureau，StateGridHeilongjiangElectricPowerLtd．，Daqing163000，China)Abstract：Tofurtherexploretheinfluencefactorsofloadtimesequencefore

4、castingerrorsandimprovetheaccuracyofloadforecasting，anapproximateentropyalgorithmisproposedforcharacterizingtheregularityofloadtimeseriesquantitativelyandrecognizingthecausesforloadforecastingerrorsfully．Approximateentropyalgorithmisappliedtoanalyzeloadtimeseriesanddeterminetheregularityo

5、fit．Basedontheaboveresearch，thispapercarriesouttherelatedresearchaccordingtotherelationshipbetweentheregularityandforecastingerrorsofloadtimeseries．TheresuRsshowthat，approximateentropyalgorithmCandescribetheregularityofloadtimeserieseffectively,andthereisastrongcorrelationbetweenregularit

6、yofloadtimeseriesandloadforecastingerrors，provingthecorectnessandvalidityofthemethod．ThisworkissupportedbyNationalKeyBasicResearchProgram(973Program)(No．2013CB228201)andNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．51307017)．Keywords：loadtimeseries；loadforecasting；regularity；approximateentro

7、py；forecastingerrors障，同时也可以在市场环境下的电力系统进行编排0引言调度计划和交易计划时提供辅助I】J。一直以来，预在电力系统不断完善的过程中，负荷预测已经测方法被认为是提高预测精度的最主要途径，许多成为了一个独立的、不可或缺的一部分，它是电力学者在预测方法上面进行了大量的研究，提出了多系统规划的前提性工作。其中，短期的电力负荷预种具有较好预测精度的模型。测主要是指对未来几小时、1天至几天的电力负荷较为传统的预测方法有：人工神经网络法『3～1、进行预报，其既可以为电力系统的安全运行提供保回归分析法l～l、